CN103269500B - 基于平均负载和能量均衡的无线传感器网络簇内通信方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于平均负载和能量均衡的无线传感器网络簇内通信方法。目前大多数无线传感网络分层算法采用簇内单跳通信的方式。但是当网络的规模较大时，簇内成员节点由于与簇首的通信距离较远会消耗大量的能量。针对无线传感器网络簇内多跳通信，靠近簇首的中继节点由于转发大量的数据而导致自身能量消耗过快，从而引起这类节点过早死亡和簇内中继节点能耗不均衡的现象，提出了一种基于平均负载的能量均衡的簇内通信方案，并给出了不同层次中继节点的负载和每一跳最优距离的计算方法。本发明具有效率高，针对性和普适性较强的优点，是一种提高网络性能的有效地分层算法，可用于制定无线传感网络通信协议。

Description

基于平均负载和能量均衡的无线传感器网络簇内通信方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域中的无线传感网络，具体涉及一种网络簇内通信的选择方法。

背景技术

无线传感器网络是由大量的无线传感器节点按照自组织方式和多跳的方式构成的网络，其目的是感知，采集，向SINK节点发送数据。无线传感器网络完全采用分布式处理方式，具有精度高，容错性好，覆盖区域广等优点，被广泛的应用于军事，工业，救灾，环境监测。

但是同时由于受到体积和成本的限制，无线传感器具有电源能量有限，通信能量有限计算存储能力有限的致命缺点。无线传感器节点多采用携带电池的方式驱动，一旦布置很难补充能量。因此如何利用有限的能量最大的延长网络的寿命便显得尤为重要。

在无线传感器网络中，使用分簇技术可以有效的避免冗余数据的产生，从而减少数据传输量，延长网络的生存周期，同时还可以提高传感器网络的抗毁性和鲁棒性及其可扩展性。LEACH算法是一种经典的分簇算法，但是LEACH有着如下缺陷：

（1）当网络较大时，LEACH算法由于采用簇内单跳通信的方式，距离簇首节点较远的节点消耗的很快。

（2）LEACH的随机簇头选举机制由于没有考虑节点的地理位置，因此很难保证簇头节点均匀的分布在网络中。

针对这两个问题目前已有很多解决方案，目前的簇内通信算法大体可以分为两种：

单跳的簇内通信方式（Single-hop）簇内节点直接和簇头(HEAD)节点通信;

多跳通信方式(Multi-hop)即簇内节点通过其他节点中继通过多跳的方式和簇头（HEAD）节点通信。

当网络较大时，采用Single-hop通信，远离簇头的节点每次通信会消耗大量的能量，采用Multi-hop通信：远离簇头的节点通过中继节点的转发和簇头通信，降低能耗。中继节点除了转发其他节点的数据还要传输自己本身的数据，另外距离簇头节点较近的中继节点要转发的数据量比远离簇头节点的数据量要大即簇头节点附近的中继节点的负载大于远离簇头节点的负载，因此如何使得每个中继节点的能耗最小，中继节点整体能耗均衡，中继节点间每跳的距离

显得十分重要，提出一种最优传输距离的一种解决方案，但是没有考虑处于不同层次的中继节点的负载情况，针对这种情况给出了基于负载的最优距离的解决方案。

网络模型及假设：

1、能耗模型

采用的能耗模型。

ETx(l,d)=l(Eelec+f(d))

(1)

其中

$f\left(d\right)=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{mp}}{d}^4& d>d_{\mathrm{co}}\\ {\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{fs}}{d}^2& d\≤d_{\mathrm{co}}\end{array}\right.$

(2)

d为通信节点间的距离,数据编码的能耗为Eelec,每次通信的数据为lbit位。

$d_{\mathrm{co}}=\sqrt{{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{fs}}/{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{mp}}},{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{fs}}=10\mathrm{pj}/\mathrm{bit}\·m^2,{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{mp}}=0.0013\mathrm{pj}/\mathrm{bit}\·m^4{d}_{\mathrm{co}}=87m,E_{\mathrm{elec}}=50\mathrm{nj}/\mathrm{bit}.$

2、网络模型假设

假设无线传感器节点随机分布在一个二维的平面区域内，该网络具有以下性质：

传感器节点布置好后不再移动；

每个传感器节点知道自己的地理位置，并且知道其一跳范围内的中继节点的位置；

除了SINK节点，其他节点具有相同的结构与功能；

如图1所示，采用LEACH分簇算法后，根据簇内一条中继链上中继节点的个数n将簇分为n层。

为了阐述方便引入如下定义：

定义1最优距离d__opti：假设两个节点通信需要n个中继节点，第i+1个中继节点Ri+1到第i个中继节点Ri的距离为d_{i_hop}，那么使得一次传输中使得总能耗期望最小称作最优距离，记做d_opt_i。定义2中继负载load_i:第i层的中继节点所要负责转发的数据量。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，针对无线传感器网络簇内多跳通信，靠近簇首的中继节点由于转发大量的数据而导致自身能量消耗过快，从而引起这类节点过早死亡和簇内中继节点能耗不均衡的现象，提出了一种基于平均负载的能量均衡的簇内通信方案，并给出了不同层次中继节点的负载和每一跳最优距离的计算方法。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

基于平均负载和能量均衡的无线传感器网络簇内通信方法，包括无线传感器网络中的节点，以及由所述若干节点组成的簇，所述簇具有簇首，所述方法包括以下步骤：

（1）设置所述无线传感器网络的节点，其中，根据每个簇的通信半径大小确定n和dn__hop=60；

（2）计算处于任一层次中的所述节点，比较所述节点与所述簇首节点的距离，从中候选中继节点，其中，当所有所述节点结束比较后，每个层次的候选节点按照时间片打开接受模块和关闭接收模块实现中继节点和普通节点的转换；

（3）所述节点向簇首传输数据时，若其跳跃范围内有所述中继节点，则由所述节点直接与簇首通信；反之，则由所述簇首通过多跳的方式和SINK通信；

（4）所述节点向所述中继节点发送数据，所述中继节点向其下一层的中继节点传输数据直到所述簇首；

（5）若网络生命周期结束，则结束传输，否则转至步骤（4）。

需要说明的是，所述的确定n和dn__hop=60按照以下公式：

$\mathrm{loa}{d}_i=\mathrm{\λ}\frac{\mathrm{\θ}}{2\mathrm{\π}}\underset{k=i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{i\_\mathrm{hop}}^2---\left(3\right)$

其中，所述节点与所述簇首通信，以di_hop为第i个中继节点R_i感知半径，在夹角θ区域范围内的节点将数据发送给第i个中继节点，单位面积的数据传输量为λ，由于第i层的数据必然由第i-1层转发，n为一条中继链上中继节点的个数，load_i为中继负载，指第i层的中继节点所要负责转发的数据量。

本发明有益效果在于：

1、本发明以实际测量数据处理为基础，针对网络规模较大的情况提出了簇内中继的路由方式，建立模型，使节点能量消耗达到均衡，延长网络寿命；

2、针对无线传感器网络簇内多跳通信，靠近簇首的中继节点由于转发大量的数据而导致自身能量消耗过快，从而引起这类节点过早死亡和簇内中继节点能耗不均衡的现象，提出了一种基于平均负载的能量均衡的簇内通信方案，并给出了不同层次中继节点的负载和每一跳最优距离的计算方法；

3、通过仿真结果表明，本发明可以较好的延长网络的寿命和均衡负载。

附图说明

图1为现有技术中网络分层结构图；

图2为簇内多跳传输模型示意图；

图3为图2的等价传输模型；

图4为本发明夹角θ区域内的传输模型；

图5为本发明算法流程图；

图6为本发明与LEACH、LEACHAES网络节点存活情况比较；

图7为本发明与LEACH、LEACHAES节点的能量剩余比较。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步地描述。

如图5所示，本发明为一种基于平均负载和能量均衡的无线传感器网络簇内通信方法，包括无线传感器网络中的节点，以及由所述若干节点组成的簇，所述簇具有簇首，所述方法包括以下步骤：

（1）设置所述无线传感器网络的节点，其中，根据每个簇的通信半径大小确定n和dn__hop=60；

（2）计算处于任一层次中的所述节点，比较所述节点与所述簇首节点的距离，从中候选中继节点，其中，当所有所述节点结束比较后，每个层次的候选节点按照时间片打开接受模块和关闭接收模块实现中继节点和普通节点的转换；

（3）所述节点向簇首传输数据时，若其跳跃范围内有所述中继节点，则由所述节点直接与簇首通信；反之，则由所述簇首通过多跳的方式和SINK通信；

（4）所述节点向所述中继节点发送数据，所述中继节点向其下一层的中继节点传输数据直到所述簇首；

（5）若网络生命周期结束，则结束传输，否则转至步骤（4）。

如图2、3所示，假设S节点与簇首通信，则图2为无线传感器网络簇内节点的传输模型，图2可以等价为图3所示的模型。

在图1和图2的基础上，图4表示的是一条中继链上的传输。如图4所示，假设以d_{i_hop}为第i个中继节点R_i感知半径，在夹角θ区域范围内的节点将数据发送给第i个中继节点，单位面积的数据传输量为λ，由于第i层的数据必然由第i-1层转发，所以：

$\mathrm{loa}{d}_i=\mathrm{\λ}\frac{\mathrm{\θ}}{2\mathrm{\π}}\underset{k=i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{i\_\mathrm{hop}}^2---\left(3\right)$

其中n为一条中继链上中继节点的个数。

节点S向HEAD传输一次数据各个中继节点的能耗期望为：

$E\left(E_{\mathrm{sum}}\right)=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{E}_{\mathrm{Tx}}(\mathrm{\λ},d_{i\_\mathrm{hop}})$

(4)

$=\frac{1}{n}\mathrm{\λ}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{E}_{\mathrm{elec}}\·{\mathrm{load}}_i+\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}f\left(d_{i\_\mathrm{hop}}\right)\·{\mathrm{load}}_i$

将(2)和(3)代入(4)得：

$E\left(E_{\mathrm{sum}}\right)=\frac{1}{n}\mathrm{\λ}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{E}_{\mathrm{elec}}\·{\mathrm{load}}_i+\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\λ}{d}_{i\_\mathrm{hop}}^2\·\mathrm{\λ}\frac{\mathrm{\θ}}{2\mathrm{\π}}\underset{k=i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{i\_\mathrm{hop}}^2$

$=\frac{1}{n}\mathrm{\λ}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{E}_{\mathrm{elec}}\·{\mathrm{load}}_i+\frac{1}{n}{\mathrm{\λ}}^2\frac{\mathrm{\θ}}{2\mathrm{\π}}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{i\_\mathrm{hop}}^2\·\underset{k=i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{i\_\mathrm{hop}}^2$

由不等式当且仅当满足x₁=x₂=x₃=...=x_n时等号成立，所以当(4)取得最小值的时候有：

$d_{i\_\mathrm{hop}}^2\·\underset{k=i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{i\_\mathrm{hop}}^2=d_{i-1\_\mathrm{hop}}^2\·\underset{k=i-1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_{i-1\_\mathrm{hop}}^2---\left(5\right)$

为了减少每一跳的能耗，由(1)可得：

dn_hop=60＜dc0,由(5)可得方程

$\left\{\begin{array}{c}{d}_{i\_\mathrm{hop}}^2\&CenterDot;\underset{k=i}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{d}_{i\_\mathrm{hop}}^2=d_{i-1\_\mathrm{hop}}^2\&CenterDot;\underset{k=i-1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{d}_{i-1\_\mathrm{hop}}^2\\ d_{n\_\mathrm{hop}}=60<d_{c0}\\ 1\&le;i\&le;n\\ d_{0\_\mathrm{hop}}=0\end{array}\right.---\left(\text{6}\right)$

可以解得：

d_opti=di_hop

由以上阐述可以得出处于第i层的中继节点R_i和HEAD节点的距离在理论上应该满足：

$d_i=\underset{k=0}{\overset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}}d\_\mathrm{op}{t}_k---\left(7\right)$

仿真实验：

1、仿真条件

假设在400×400m区域分布了100个传感器节点，节点的通信半径为120m,以20%的节点能量耗尽为网络生命周期的结束，并在网络生命周期结束时对各个不同层次的节点的能量剩余情况做出比较。仿真对没有引入中继节点的LEACH（LEACHwithoutRelayNode）算法，LEACHAES（LEACHadoptingEqualscheme）和BBLEE(LEACHadoptingBBLEEscheme)三种方案作出比较。

2、仿真过程及结果分析

在仿真中，对于本发明取每跳中继链上中继节点个数为4即n=4，对于本发明方案由(6)得d_opt1=37.97m，d_opt2=41.45m，d_opt3=47.97m,d_opt4=60m；对于Equal方案取d_equal=47m。以20%的节点的死亡作为网络生命周期的结束。每100次数据传输为1轮。仿真结果如图5所示。

如图5所示，可以看出，由于LEACH没有引入中继节点，簇内采用单跳的通信方式，当网络的规模较大时，簇内节点的单跳通信会消耗簇成员节点的大量能量从而引起整个网络能耗的增加。因此网络的寿命很快就结束了。LEACHAES方案和本发明由于引入了中继节点，簇内成员的数据是经过多跳的方式传输到簇首的，所以簇内节点的能耗得到了降低，所以较LEACH方案网络寿命有所提高。比较LEACHAES和本发明可以清楚的得到本发明较LEACHAES更好的提高网络寿命，这是因为本发明考虑了不同层次的中继节点的负载，所以在中继节点的负载上比LEACHAES方案更加均衡，所以可以更好的提高网络寿命。

进一步地说，本发明和LEACGAES方案相比可以延长网络的寿命达20%。

如图6、图7所示，当网络生命周期结束后，LEACH，LEACHAES和本发明节点的能量剩余情况，可以发现，若采用本发明和LEACHAES方案较LEACH方案能更好的均衡节点的能耗情况。本发明和LEACHAES在簇内均采用了中继节点的方式来均衡节点的负载，但是由于本发明考虑了距离簇首距离远近对于中继节点负载的影响，所以能更好的均衡各节点的能耗。仿真结果证明了这一点。

对于本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及变形，而所有的这些改变以及变形都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (1)

1.基于平均负载和能量均衡的无线传感器网络簇内通信方法，包括无线传感器网络中的节点，以及由所述若干节点组成的簇，所述簇具有簇首，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)设置所述无线传感器网络的节点，其中，根据每个簇的通信半径大小确定n和d_{k_hop}＝60()；

(2)计算处于任一层次中的所述节点，比较所述节点与所述簇首节点的距离，从中候选中继节点，其中，当所有所述节点结束比较后，每个层次的候选节点按照时间片打开接收模块和关闭接收模块实现中继节点和普通节点的转换；

(3)所述节点向簇首传输数据时，若其跳跃范围内有所述中继节点，则由所述节点直接与簇首通信；反之，则由所述簇首通过多跳的方式和SINK通信；

(4)所述节点向所述中继节点发送数据，所述中继节点向其下一层的中继节点传输数据直到所述簇首；

(5)若网络生命周期结束，则结束传输，否则转至步骤(4)；

其特征在于，所述的确定n和d_{k_hop}＝60按照以下公式：

${\mathrm{load}}_i=\mathrm{\&lambda;}\&CenterDot;\frac{\mathrm{\&theta;}}{2\mathrm{\&pi;}}\&CenterDot;\underset{k=i+1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;d_{k\_hop}^2=\mathrm{\&lambda;}\&CenterDot;\frac{\mathrm{\&theta;}}{2}\&CenterDot;\underset{k=i+1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{d}_{k\_hop}^2$

其中，所述节点与所述簇首通信，以d_{k_hop}为第k个中继节点R_k感知半径，在夹角_θ区域范围内的节点将数据发送给第k-1个中继节点，单位面积的数据传输量为λ，由于第k层的数据必然由第k-1层转发，n为一条中继链上中继节点的个数，load_i为中继负载，指第i层的中继节点所要负责转发的数据量；夹角θ的选取为中继节点与SINK之间连线左右分别为θ/2所确定的区域。